May, 2024

社交网络中检测恶意网络欺凌和仇恨言论的深度学习方法

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TL;DR本研究针对社交网络文本数据中含有的对抗性攻击内容，特别强调仇恨言论的网络欺凌进行检测，利用基于深度学习的方法和纠错算法，实现了显著结果。LSTM 模型在固定的 100 个时期内表现出色，准确率、精确率、召回率、F1 分数和 AUC-ROC 分数分别达到了 87.57%、88.73%、87.57%、88.15% 和 91%。此外，LSTM 模型的性能超过了先前的研究。
发现论文，激发创造
  • 保障社交空间：利用深度学习消除网络欺凌

    通过深度学习方法，特别是采用 BERT 和 BiLSTM 架构，我们的研究介绍了一种针对网络霸凌问题的深度学习方法，可以有效地分析大量帖子并预测潜在的网络霸凌行为。结果表明，我们的 hateBERT 模型在五个模型中表现卓越，达到了 89.16% 的准确率，为实现更安全和更包容的数字化环境作出了重要贡献。

    Apr, 2024

  • 利用基于深度学习的模型在社交网络中检测网络欺凌的可复现性研究

    本文调查了最近关于 Cyberbullying 检测方面的文献研究结果。通过使用与文献作者相同的数据集，我们成功再现了他们的结果，并在 YouTube 数据集上进行了扩展研究，研究表明基于深度学习的模型优于先前应用于同一 YouTube 数据集的机器学习模型。我们认为，基于深度学习的模型也可以受益于整合其他信息来源，并研究社交网络中用户相关数据的影响。

    Dec, 2018

  • 探究社交媒体中针对仇恨言论的深度学习方法

    本文提出利用深度学习方法，结合各种嵌入技术，在社交媒体中检测各种类型的仇恨言论，特别是在包含有限上下文信息的推文中，这是一种非常具有挑战性的任务，三个公开数据集的实验结果表明精确度和 F1 得分都有显著提高。

    May, 2020

  • 跨多个社交网络平台检测网络欺凌的深度学习

    本研究采用深度学习模型和迁移学习方法，对包括 Formspring、Twitter 和 Wikipedia 等多个社交媒体平台的数十万条帖子进行了系统分析，并成功地解决了仅针对单一平台、仅针对特定主题和基于手工特征等问题，为针对多个主题的网络欺凌检测提供了有用的见解。

    Jan, 2018

  • 基于深度学习的孟加拉语网络欺凌检测

    使用深度学习策略，本研究构建了一个双层双向长短时记忆（Bi-LSTM）模型，通过多种优化器和 5 折交叉验证来鉴别孟加拉语中的网络欺凌，结果显示所提出的模型在动量加速随机梯度下降（SGD）优化器下的准确率为 94.46%，在 Adam 优化器下的准确率为 95.08%，F1 分数为 95.23%，并在 5 折交叉验证中具有 94.31% 的准确率。

    Jan, 2024

  • 通过社交媒体克服由网络欺凌引起的心理健康问题的 Res-CNN-BiLSTM 网络

    本文提出了一种基于 Res-CNN-BiLSTM 混合深度学习模型的方法，用于分析社交媒体上的文本语言数据，识别并处理基于宗教、种族、年龄和性别等因素的网络欺凌行为，以对心理健康问题进行干预。

    Apr, 2022

  • 基于合成数据的社交媒体网络的可信 LSTM-Autoencoder 网络用于网络欺凌检测

    社交媒体网络欺凌对人类生活有不利影响。本文提出了一种可信赖的用于社交媒体网络欺凌检测的 LSTM-Autoencoder 网络，使用合成数据。通过生成机器翻译数据，我们展示了一种解决数据可用性困难的前沿方法。我们使用提出的模型和传统模型，包括 LSTM、双向 LSTM、LSTM-Autoencoder、Word2vec、BERT 和 GPT-2 模型，在 Hindi、Bangla 和英文数据集上进行了实验性的攻击性评论识别。我们使用 f1-score、准确度、精确度和召回率等评估指标来评估模型性能。我们的模型在所有数据集上性能优于其他模型，最高准确度达到了 95%。在本文中使用的数据集上，我们的模型实现了最新的研究成果。

    Aug, 2023

  • 一种用于检测网络欺凌的机器学习集成模型

    社交媒体平台、网络欺凌、自动化系统、集成机器学习和挑衅性推文是本研究的关键词。研究通过采用四种特征提取技术，并结合五种机器学习算法，最终实现了 94.00% 的高准确率，优于传统机器学习模型，并超越了之前在相同数据集上的实验结果。

    Feb, 2024

  • 社交媒体仇恨言论检测的迁移学习

    本文介绍了一种机器学习和自然语言处理模型，通过自动识别网页文本中的仇恨言论以及利用迁移学习技术构建了一个识别仇恨言论的表示方法，并开发了一个可视化工具用于多个数据集的简要分析。

    Jun, 2019

  • 一种用于滥用检测的统一深度学习架构

    此研究使用深度学习技术基于 Twitter 数据，对社交媒体中的仇恨言论、辱骂言论、性别歧视、种族主义与欺凌行为开展综合研究，并提出了一种基于元数据和文本的检测方法，效果优于现有的检测方法。

    Feb, 2018